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Python pandas を使ってSAP SuccessFactors のデータを可視化・分析する方法
CData Python Connector を使えば、Python でSAP SuccessFactors をpandas などのライブラリで呼び出してデータ分析や可視化を実行できます。
最終更新日：2023-09-23
この記事で実現できるSAP SuccessFactors 連携のシナリオ
こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for SAPSuccessFactors は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで SAP SuccessFactors にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、SAP SuccessFactors のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSAP SuccessFactors にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。
CData Python Connectors の特徴
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
- SAP SuccessFactors をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
- pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSAP SuccessFactors のデータを連携
- ノーコードでの手軽な接続設定
CData Python Connectors では、1.データソースとしてSAP SuccessFactors の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。
以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でSAP SuccessFactors にアクセスします。
必要なライブラリのインストール
pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。
pip install pandas pip install matplotlib pip install sqlalchemy
次にライブラリをインポートします。
import pandas import matplotlib.pyplot as plt from sqlalchemy import create_engine
Python でSAP SuccessFactors のデータを可視化
次は接続文字列を作成してSAP SuccessFactors に接続します。create_engine 関数を使って、SAP SuccessFactors に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。
engine = create_engine("sapsuccessfactors:///?User=username&Password=password&CompanyId=CompanyId&Url=https://api4.successfactors.com")
Basic 認証またはOAuth with SAML アサーションを使用して、SAP SuccessFactors に認証できます。
Basic 認証
SAP SuccessFactors に正常に認証するには、次のプロパティの値を指定する必要があります。プロバイダーは、Cookie を使用してSAP SuccessFactors によって開かれたセッションを再利用することに注意してください。つまり、セッションを開く最初のリクエストでのみクレデンシャルが使用されます。その後、SAP SuccessFactors から返されたCookie が認証に使用されます。
- Url: Success Factors をホストするサーバーのURL に設定。一部のサーバーがリストされています。SAP support documentation（外部リンク）。
- User: アカウントのユーザー名に設定。
- Password: アカウントのパスワードに設定。
- CompanyId: 会社の一意の識別子に設定。
OAuth 認証
アクセストークンを取得するために使用される、次のプロパティの値を指定する必要があります。
- Url: Success Factors をホストするサーバーのURL に設定。一部のサーバーがリストされています。SAP support documentation（外部リンク）。
- User: アカウントのユーザー名に設定。
- CompanyId: 会社の一意の識別子に設定。
- OAuthClientId: API Center で生成されたAPI Key に設定。
- OAuthClientSecret: SAML アサーションの署名に使用されるX.509 プライベートキー。プライベートキーは、「Registering your OAuth Client Application」でダウンロードした証明書に記載されています。
- InitiateOAuth: GETANDREFRESH に設定。
SAP SuccessFactors にアクセスするSQL を実行
pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。
df = pandas.read_sql("""SELECT address1, zipCode FROM ExtAddressInfo WHERE city = 'Springfield'""", engine)
SAP SuccessFactors のデータを可視化
DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、SAP SuccessFactors のデータをグラフ化してみます。
df.plot(kind="bar", x="address1", y="zipCode") plt.show()
SAP SuccessFactors からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください
このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。
日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。
ソースコード
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin
engine = create_engine("sapsuccessfactors:///?User=username&Password=password&CompanyId=CompanyId&Url=https://api4.successfactors.com")
df = pandas.read_sql("""SELECT address1, zipCode FROM ExtAddressInfo WHERE city = 'Springfield'""", engine)
df.plot(kind="bar", x="address1", y="zipCode")
plt.show()
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